加华圈

最新新闻

来自加拿大中文媒体的重要新闻报道。

全部新闻 财经 853 加拿大 7750 娱乐 267 健康 189 同城 136 时政 682 科学 34 体育 159 科技 253 世界 1995
中国街头惊见机器人乞讨 网友斥“讽刺、作秀”
科技
Wenxuecity • Jun 21, 2026

中国街头惊见机器人乞讨 网友斥“讽刺、作秀”

Poor beggar, he is begging for the cost of charging. Buy a robot to make money. pic.twitter.com/7jBKZJG12b — Sharing Travel (@TripInChina) June 13, 2026 未来连“讨饭”，都可以让机器人代劳？如果你在街头看到一个机器人跪在地上跟你要钱，你会扫码捐钱吗？ 跪在路边要求打赏电费机器人。Gadget Review Gadget Review报导，最近中国街头出现了宛如戏剧《黑镜》真实上演的一幕：一个金属人形机器人跪在人行道上，播着悲伤的音乐，背上的LED萤幕打着“急需电费”，脚边还放着一个碗和微信支付的QR码。 这款正在“乞讨”的机器人，是宇树科技打造的 G1，当然又是一个行销搏眼球活动。 它当然不会自己决定出门要饭，这完全是一场事先写好程式码的街头行动剧，重点是每台售价大约只要10万元人民币。 视频曝光后，有网友大吐槽“连乞丐都被取代了”。这画面充满了违和与讽刺：科技业原本承诺机器人能取代外科医生或仓储苦力，结果这台机器人却在社会经济的最底层竞争。 这也让批评者逮到机会，认为这刚好证明许多机器人终究只是“做秀”，并不实用；毕竟同一款机器人，之前还在跳舞表演时意外巴了小孩的头。

阅读全文
11
暂无图片
科技
CCTV Chinese • Jun 20, 2026

科创资源深度融合 前沿技术在大湾区加速落地

　　央视网消息：依托城市群区域协同一体化发展，粤港澳大湾区正在成为科技成果商业化应用的世界级高技术产业集聚区。在世界知识产权组织2025年发布的榜单上，“深圳-香港-广州”创新集群位列全球创新指数榜首。在这里，协同创新正在推动原始创新从概念加速走向现实。跟随记者，走进创新要素活跃的粤港澳大湾区国际科技创新中心。　　需求牵引　　湾区联动 铸科研利器　　清晨，南方科技大学量子材料实验室里，研究人员启动设备、设定参数，一片用于生长量子材料的衬底被送入真空腔体。接下来，它将在高度自动化的环境中，一层层“生长”出具有特殊结构的高温超导材料。近期，依托自研的全球首台“强氧化原子逐层外延”薄膜生长设备，薛其坤院士团队创制出多种新型镍基高温超导材料，并发现了镍基高温超导机理的重要实验证据。　　在原子尺度上“搭积木”，对设备的要求极为苛刻。科研团队提出了很多国际领先甚至过去不存在的技术要求。让他们没想到的是，一家从事半导体设备制造的深圳本土企业，成了他们在原始创新过程中的最佳搭档。通过联合攻关，这家企业不仅攻克了设备工程化难题，还依托大湾区强大的高端装备供应链，实现了真空传动装置等核心零部件的国产化替代。　　依托供应链和产业优势，很多前沿研发机构纷纷选择落户大湾区。深圳国际量子研究院，就建在了与香港仅一河之隔的深圳河套地区，借助这里在科研设备通关、跨境合作等便利政策，加速破解前沿研究的工程化难题，从稀释制冷机、到微波测控板卡、低温放大器等，不断推动量子研究高端仪器设备的国产化进程。　　超前布局　　打造商业化应用超级试验场　　从前沿技术到产业应用，中间往往存在场景和落地的鸿沟。在大湾区，借助已有的产业生态和供应链体系，为早期刚开始探索发展的前沿项目提供了试验和发展的空间。　　在深圳，我国首台1000量子比特光量子计算机正在试产。光量子是量子计算的技术路线之一，它无需极低温环境，在室温下即可稳定运行，被认为是攻克实用量子计算、实现规模化应用的重要突破口。目前，全球只有极少数顶尖团队，能跨越光量子计算机整机研发的门槛。而依托粤港澳大湾区完备的供应链和定制化研发能力，这台设备从理论雏形到整机下线，仅用了三年时间。　　人才、供应链、应用场景的超级链接，正让大湾区成为前沿技术成果转化的超级试验场。在深圳，这个专攻机器视觉的人工智能企业内，一台台自动化精密检测设备正在飞速运转。它可以在几秒的时间内，快速完成一台电子产品360度无死角质量检测，香港中文大学等大湾区高校研发的AI算法是它背后的技术支撑。　　公司负责人介绍，从实验室技术到真正落地各大智能工厂的产品，团队需要完成硬件设计、系统集成、组装调试、测试验证等一整套工程化难题。大湾区完备的供应链体系和智能制造需求，为团队提供了技术支撑和广阔市场。　　港校扎堆前海　　拼出转化“加速度”　　在前沿技术加速落地的同时，记者发现，香港顶尖高校的成果转化平台，正以“集群”之势相继落户深圳前海，以前海深港青年梦工场为核心，这里已成为全国范围内香港高校转化平台集成度最高的地区。跟随记者去前海梦工场看看香港高校如何在这里扎堆逐梦。　　近期，香港科技大学蓝海湾前海创新港在深圳前海正式启用。人工智能、机器人、生命科学等领域首批10个项目在这里签约入驻。　　除了港科大，这里还集聚了香港大学、香港中文大学、香港理工大学等多所香港高校成立的创新平台。这些港校平台落地的园区有一个颇有意境的名字，叫“前海深港青年梦工场”。用香港所长，接深圳优势，这种新型的科研组织形式，让两地的科创资源在大湾区深度交融中，释放出“1+1＞2”的聚合效应。　　记者走进“梦工场”刚刚启用的一个中试基地，香港大学科研团队的一项突破技术正在这里进行中小试。团队制备出的金刚石薄膜，散热能力是传统铜材料的5倍，成本却降低了约1000倍，有望从根本上破解高功率芯片的发热难题。这项技术今年3月刚刚入选2025年“中国科学十大进展”，第一时间就在梦工场开启了产业化之路。　　据了解，前海深港青年梦工场已累计孵化创业团队1701家，融资总额超77亿元。两地科创资源的双向奔赴，正在驱动粤港澳大湾区科技与产业融合发展驶入“快车道”。　　链动湾区 创新加速　　从数据看，大湾区内地9市研发投入强度预计达到4.3%，PCT国际专利申请量达到2.68万件，高新技术企业超过6.9万家，这些指标共同勾勒出一个从基础研究到产业化的完整闭环。香港的原始创新、深圳的成果转化、珠三角的智造能力，在协同中形成越来越紧密的创新链条，这个创新链条正在推动粤港澳大湾区国际科创中心加速迈向全球科技创新高地。三天的走访调研，我们感受到一个正在生长扩围的三大国际科技创新中心，在编织着一个更加紧密的创新网络，助力我国科技创新和产业创新融合发展。

阅读全文
48
“科技+国漫”融合魅力尽显 经典IP转化为可对话、可共创的智能伙伴
科技
CCTV Chinese • Jun 20, 2026

“科技+国漫”融合魅力尽显 经典IP转化为可对话、可共创的智能伙伴

　　央视网消息：这两天，第二十二届中国国际动漫节在杭州举行。本届动漫节紧扣产业变革趋势，集中展示了AIGC、VR等前沿技术在动漫领域的创新应用，尽显“科技+国漫”融合的魅力。　　由中国美术学院指导，多家企业通力创作的《大闹天宫》VR大空间互动项目是本届动漫节最具人气的体验之一。该项目采用数字交互、空间感知等前沿XR技术和集群动画等创新制作方式，用全新的空间叙事，立体化、动态化呈现经典故事片段《大闹天宫》，将中国神话传说和东方美学融合，打造全景叙事与虚实交互的全新体验。　　体验过程中，参与剧情的交互体验方式令人耳目一新。观众不仅以第一视角身临其境与孙悟空并肩作战，还可以具身化参与战斗，伸手触碰虚拟物体、选择武器、做出战斗动作，在“虚拟世界”中对战天兵天将，实现真正意义上的“走进动漫”。　　在央视动漫集团展区，工作人员与游客们进行热情互动，将历史典故、动漫故事和动漫人物等巧妙结合，激发起小朋友的参与热情。小朋友们可以来到“央漫童心幼儿园”智能交互体验空间，该空间整合了AIGC图生视频、数字人实时播报等多种技术，将《哪吒传奇》《西游记》等经典IP转化为可对话、可共创的智能伙伴，让孩子在互动体验中，感受到中华优秀传统文化的温度与力量。　　在动漫节的“棱镜·艺创次元”展区，这里创新性地将专业舞美灯光、影视沉浸造景、AI绿幕拍摄进行有机融合，游客不用身着古装，仅需简单采集图像，就可以生成1比1的动漫人物视频。同时，展区内借助AI技术和打印技术，这里实现了现场即时智造，游客们仅需上传自己想要生成的图片，就可以实时进行打印。

阅读全文
40
我国科技创新和产业创新融合发展步伐加快
科技
CCTV Chinese • Jun 20, 2026

我国科技创新和产业创新融合发展步伐加快

　　央视网消息（新闻联播）：当前，我国持续推动科技创新和产业创新深度融合，一批创新技术加速走向具体产业，新动能引领作用不断增强。　　在河南许昌这家企业，眼前这片巴掌大的圆片，材料是金刚石，但它的作用却并不是切割石材等传统加工，而是给芯片散热。薄薄一片，就能解决高端算力设备“发烧”的困扰，不久前这项新技术成功走向生产线，也带来了新的产业机遇。　　让创新成果加速向现实生产力转化，今年以来，我国科技创新和产业创新融合发展的支持政策密集发布。围绕着打通成果转化关键堵点，不久前，工业和信息化部发布第二批111家重点培育中试平台，覆盖新材料、新能源、信息技术等多个领域。围绕着协同创新，中央企业科技成果产业化联合体刚刚成立，将聚焦十大重点工程，打通基础研究、应用开发、成果转化的创新链条。　　数据显示，5月份，规模以上高技术制造业增加值同比增长15.1%，对全部规模以上工业增长的贡献率达57%，比上月提高4.9个百分点，新质生产力日益成为高质量发展的有力支撑。

阅读全文
39
黄仁勋让台湾“富的更富”，剩下的人该怎么办？
科技
Wenxuecity • Jun 20, 2026

黄仁勋让台湾“富的更富”，剩下的人该怎么办？

近日，英伟达CEO黄仁勋在2026年台北国际电脑展上高调宣布RTX Spark超级芯片，大举转向AIPC消费市场，并推出全新的Vera CPU平台，还因为“兆元宴”引发岛内争议。 看似高调的台湾之行，背后难掩黄仁勋和英伟达的焦虑：面对中国大陆市场的流失，面对DeepSeek等国产大模型在算法与芯片上的“去英伟达化”，英伟达正在被迫重塑赛道。 值得关注的是，AI时代的竞争不仅关乎英伟达的存亡，更将台湾推向了机遇与危机并存的十字路口。英伟达此举固然将台湾相关产业纳入了全新的AI生态圈，稳固了其硬件供应链地位，但台湾AI产业过度集中于底层硬件，而且能源困境让台湾的AI发展步履维艰。 黄仁勋究竟是为英伟达寻得了解药，还是为台湾产业埋下了更深的隐忧？当中国大陆的AI产业在算法、数据乃至芯片领域全面突围，台湾究竟是深度嵌入大陆主导的庞大产业链以共谋红利，还是继续故步自封？ 针对这些核心关切，本期《两岸圆桌派》邀请到“数字王国”执行董事孙大千，台湾知名 政治人物、海南大学“一带一路”研究院资深研究员雷倩，台湾时事评论员介文汲和复旦大学台湾研究中心主任信强，共同剖析黄仁勋的顶级销售术背后两岸AI产业的前路与抉择。 黄仁勋是一个推销高手 王浅秋：首先，想先请教关于目前台湾与黄仁勋的议题。 刚刚结束的COMPUTEX国际电脑展几乎占据了台湾所有媒体版面，最近股市的上上下下、跌宕起伏，也都与AI议题相关。不过在市场高度关注的同时，我们也看到黄仁勋此次公布了几个新趋势，包括Vera Rubin（英伟达新一代 AI 超级计算架构平台），以及Spark系列产品将走向更广阔的消费市场，不再局限于“B to B”模式，而是可能转向“B to C”模式，进入家庭市场。当然，两岸之间，尤其是大陆许多新创半导体和内容公司都在快速前进。 当前AI领域的变局也被不少人称为“百年变局”，但我认为或许在两三年、最多五年这样非常短的时间内，就会发生巨大的革命性变化。面对这样的时代挑战，AI的机遇与未来究竟如何？ 孙大千：正如刚才浅秋讲的，AI领域其实每天都在变化。只要关注AI的相关消息，就会发现无论是各种模型还是各种应用，AI每天都在推陈出新。刚才浅秋提到了黄仁勋最近在台湾COMPUTEX国际电脑展上的一番谈话，我必须说，我很佩服黄仁勋这个人，因为他是一位很好的“销售员”。黄仁勋很清楚，英伟达在GPU这条赛道上已经面临一定的阻碍，如果继续单靠GPU业务支撑英伟达的发展，恐怕会遇到很大的困难。 今年4月24日DeepSeek V4版本公布时，研发团队就自豪地表示，他们打造了一个专属于中国大陆的国内GPU生产商底座平台。过去这类平台长期与英伟达的CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）绑定，因此摆脱英伟达的重点在于要先摆脱CUDA。而DeepSeek V4版本告诉大家，他们已经打造了这样的一个底层平台，可以对接八家中国大陆的国产芯片商，不仅包括华为昇腾950PR，还涵盖寒武纪、沐曦、摩尔线程、昆仑芯等，以此来构建起中国大陆自己的生态系统。黄仁勋显然看清了这一点，所以才对外坦言英伟达几乎失去了中国大陆市场。 DeepSeek-V4-Pro的性能比肩全球顶级闭源模型。 DeepSeek微信公众号 除了失去中国大陆市场之外，英伟达过去所仰仗的“CUDA 绑定GPU”模式，其实大家都看得很清楚。因此，许多科技巨头也纷纷投入研发。例如，谷歌在进行推论时，已经开始使用自家的TPU了；AMD的董事长兼CEO苏姿丰，最近也对外表示要打造“CPU+GPU”的平台。这些动向，无疑给英伟达构成了巨大威胁。我认为黄仁勋看到了这一点，他明白不能再单纯靠卖GPU来支撑英伟达的增长故事，因为这个故事已经说不下去了，说到头了。 那他在做什么呢？他在转行。从生成式AI兴起时，黄仁勋就开始游说各国，宣传每个国家都应拥有“主权AI”。这话讲得很好听，可是各位不妨想想：一个国家要建立主权AI，就必须搭建国家级的算力中心；要搭建国家级的算力中心，就不得不采购英伟达的GPU。 所以我说，黄仁勋是一个推销高手。当他发现单纯卖GPU的路走到尽头，便转向了另外一条赛道，即推出全新产品，联合全球众多PC制造商，力推AIPC。其实AIPC早已有之，但他所主导的AIPC架构更为完整：这部电脑从设计之初，连同其内置的硬件设备，就是以AI为核心导向和主要部署方向。 黄仁勋力推AIPC的目的是什么？第一，是为了让英伟达的GPU能够持续销售。他不仅满足于国家和企业需要算力，还希望把算力需求延伸到每个人身上。所以当人们用AIPC，就会用到AI；要用AI，自然就离不开算力。更重要的一点是，他还看到了未来AI应用的关键趋势，就是GPU与CPU必须绑定在一起。未来的AI应用绝不可能只有GPU而没有CPU，因为CPU作为核心处理器，负责处理复杂的逻辑运算，这些功能是不可或缺的。这样我们可以很清楚地感受到，黄仁勋将来除了卖GPU，也准备卖CPU了，把GPU和CPU整合起来，打造出另一个全新平台。 由此可见，黄仁勋所做的每一件事情都是经过精算的。他在台湾举办的每一场“兆元宴”，无论是与台湾的半导体大厂合作，还是与韩国的内存大厂对接，这些布局都展现出他作为顶级营销高手的远见。他这么做只有一个目的，就是能够让英伟达支撑得更久。他既然已经在GPU领域取得了辉煌成果，接下来便借由AIPC概念巩固GPU优势，同时顺势推出CPU，为英伟达开拓更宽广的赛道、推出更多元的产品。显然，黄仁勋正在积极推动这件事。 2026年1月31日，黄仁勋与供应链伙伴在“兆元宴”开席前合影。 图源：台媒 黄仁勋提出过“AI五层蛋糕”理论。而台湾在AI模型与软件研发上的技术实力，肯定比不上美国与中国大陆。最近我们看到的HBM（高带宽内存）忽然被炒热了，所以过去半年相关内存企业的股价大涨，而台湾有几家很重要的内存公司。接下来值得关注的趋势是，黄仁勋提出了所谓AIPC这一概念之后，迅速与台湾的电脑厂商开展合作，像华硕、仁宝等原本未进入黄仁勋AI生态圈的企业，如今都被纳入其中。 所以我可以预测，在未来这段时期，台湾可以借助AIPC的发展，让台湾的“电子五哥”能拥有更宽广的天地，拥有更好的获利表现。凭借过去在半导体领域累积的优势，台湾在AI硬件方面不会有问题。 但是关键问题来了，台湾能不能像大陆一样全面推广AI应用，让AI进入各行各业？如果台湾永远只关注AI硬件的生产，事实上在AI时代，任何硬件都不是永恒的，即使台积电有一定的技术门槛和壁垒，但这些技术门槛和壁垒迟早会被超越。因此，如果台湾无法急起直追，像中国大陆和美国一样全面推动AI应用，那么在接下来的AI发展浪潮中，台湾永远只能处于AI这个“蛋糕”的底层，专门负责底层硬件建设与生产。 嵌入大陆产业链才是台湾产业的未来 王浅秋：黄仁勋提出了“五层蛋糕”理论，但台湾位于这个蛋糕的哪一层？尤其是在台湾产业经济发展面临的诸多挑战中，AI似乎处处都蕴含着价值。比如股市，台湾的年轻人甚至想通过房贷、信贷来炒股跟风。但这波AI热潮是否存在泡沫化的可能？ 台湾虽然在全面布局AI领域，但目前的亮点似乎只集中于半导体相关产业。这种产业严重失衡的现状，正是当前有人每天吹嘘经济大好、有人却感受不到这波经济红利的原因——背后是巨大的产业鸿沟，仿佛只有台积电等半导体企业撑场。那其他产业呢？传统制造业、文化产业、旅游观光产业等，是否都呈现出失衡状态？台湾又该走向何方？ 雷倩：浅秋刚刚提到的现象，背后是我们还未完全解决数位落差问题，现在又迎来了AI落差挑战。数位落差原本就存在城乡、年龄等方面的差距，而AI落差又新增了场域、产业与国家间的落差。如此一来，我们很快就会陷入你刚才所问的困境：那些走在前面的人，不仅能享受产业繁荣，还能获得金融收益，但剩下的人该怎么办？这个落差问题问得非常好。 大家都看到了台湾最近公布的人均GDP，其实这个数字存在高度扭曲，在统计学上被称为“Kurtosis（峰度）”，即少数极高收入群体把整体人均数值大幅拉高了。但如果看中位数，实际数字会远低于现在的人均GDP，这正是你刚才提到的现象。 不过我们还是分几个方面来谈。AI目前虽然还处于很早期的阶段，但它绝对是具有全面性、划时代意义的革命性存在。这种全面性影响下，各个产业会根据自身基础，受到不同程度的冲击与改变。例如，百度等大陆企业正在推进的“赋能千行百业”，从农业种植到工业制造，他们都在用AI提升产业能力、降低良率问题等。 在百度世界2025大会上，百度创始人李彦宏表示“萝卜快跑”在2025年迎来高速发展。 新华网 但对台湾而言，问题在于目前无法让大陆这些赋能千行百业的软件或AI解决方案进入台湾市场，以及台湾的AI及科技相关产业能否参与大陆市场的快速发展？相信大家对此比我更熟悉：从早期做个人电脑开始，每当台湾想打造自有品牌时，总是难以进入西方市场，华硕是最早尝试进军西方市场却铩羽而归的案例。 那么，在当前全新的游戏规则与市场机会下，台湾的科技厂商是否有机会进入大陆市场？其中固然涉及技术路线的选择，但也存在 政治干扰因素，而更关键的是产业主导者，也就是下单方，是否愿意与台湾厂商构建共融共生、共同发展的生态链。目前来看，台湾面临的政治干扰相对较大，这种干扰不仅来自台湾内部政治环境，也源于美国对中国大陆的科技围堵。 但需要注意的是，当下的AI领域与我们以往熟悉的科技产业完全不同：过去我们处于冗长的制造业链条中，只需切入其中一环就能获得发展的春天——比如早期做PC时，哪怕只专注于外壳或鼠标制造，也能拥有生存空间。 王浅秋：就是生产任何一种零部件都能获得发展机遇。 雷倩：对，因为制造业是一条非常长的产业链。但现在的AI不仅涉及AI本身与算力中心的建造，还包含极为庞大的商业模式和运营范式，这本质上更贴近服务业的规则。服务业的核心很大程度上在于游戏规则，市场准入是规则，市场接受度是规则，甚至安全、隐私、儿童保护等方面也是规则。而服务业恰恰是台湾相对薄弱的环节。 更重要的是，服务业如果未能搭上先进的大型平台，其范式无法快速迭代、高速发展，就很难在市场中占据一席之地。目前我们看到的最优质、最庞大的平台，以及最快速的迭代发展，仍是以中国大陆为主导。所以刚才大千提到的案例里，既有科技人员在制造领域的参与，也有其他群体希望真正投身这场AI改变世界的大革命。但台湾在后者这一方面特别薄弱，尤其是结合当前两岸的状况，还存在诸多阻碍。如果任由这些阻碍持续下去，实际上是断送了一代年轻人未来的机会，我认为这是非常严重的问题。 我们再回到科技层面。台湾的科技产业传统上最擅长的领域，正如刚才提到的，是各类元器件，或是在大型生态链中承担高精尖的环节，比如台积电或日月光在封装测试、高阶组装等方面的优势。这些台湾熟悉的领域，如今在中国大陆也迎来了很好的发展契机。以具身机器人为例，它需要大量这类元器件及配套服务。虽然大陆很容易就能构建起完整的协力厂商生态链，但回顾两岸自1980年代开启的合作，那一代科技人其实已经享受到了中国大陆发展的红利。 未来台湾企业能否同样抓住中国大陆的AI红利？这不仅取决于两岸的 政治关系，也关乎企业的实际考量：在台湾下单是否安全？产品完成后能否高效、快速地通过物流送达大陆？这些都是真正爱台湾的执政者需要解决的问题。他们必须降低所有壁垒与障碍，在全球物流向短链化重组的趋势下，让台湾嵌入以中国大陆为主导的短链物流体系，这才是台湾众多产业的未来所在。 容我在此分享一个大家耳熟能详的故事，就是宁德时代。如今的宁德时代规模庞大，但它的前身是ATL（新能源科技有限公司）。ATL由汉鼎亚太的创立者徐大麟创立，他带领着一批在美国硅谷接受训练的台湾籍科学家，携资本、技术以及从日本转移的技术来到中国大陆发展。而如今的宁德时代已成为新一代全球规则的引领者，但像ATL那一代将科技、梦想与资源紧密联结的开创者，他们所做的事，是否能为当下的台湾年轻人带来启发？ ATL创办人陈棠华（中）和宁德时代荣誉董事长张毓捷（右）、董事长曾毓群（左）感情深厚。 在科技发展领域，还有一个不那么依赖大资本的新方向。除了刚才提到的GPU，现在也有人在研发新一代芯片NPU。一些台湾年轻团队在NPU领域的成果已相当突出，全球前五的科技巨头中，已有两三家采用了他们的技术。但这些技术能否在亚洲、在两岸之间形成新的发展范式，仍需我们主动为其打开大门。当下的种种壁垒，需要更多人共同冲破，为这些潜力无限的技术与人才开辟通道。 能源问题是台湾发展AI的一大难题 王浅秋：想办法把AI用来解决人类的问题，成为文明的助力。如果在这个过程中，我们选择自绝于外，对台湾、对两岸而言都不是好消息。 当然，AI发展最核心的需求就是能源与电力。黄仁勋到台湾设厂，他最关心的问题之一就是台湾的能源供应是否稳定、电力是否充足，甚至担心会不会再发生松鼠、老鼠、小鸟等影响供电的状况。所以他特别希望台湾能在能源问题上让企业界更放心。 对此，台湾当局声称，台湾电力供应到2032年、2035年都不会有问题，赖清德甚至还邀请黄仁勋下次来台时参观发电站，以此保证能源与电力供应充足。但这件事其实凸显了一个困境：台湾作为全球半导体产出的核心，却没有足够的远见与实际能力确保能源稳定供应，只能口头强调“能源足够”，连企业家黄仁勋都只能说“Maybe”。如果台湾想维持半导体领先地位，台湾的能源前景会对这一目标带来多大的挑战？ 介文汲：台湾的能源目前是刚好可以满足需求，但如果增加需求，就会出现供应不足的问题。并且，台湾的能源成本会越来越高，所以从电力角度来看，未来如果要增加用电量，发电量是跟不上的，并且也会推动台湾的能源成本上涨。 其实能源政策本身就是一个非常专业的领域，我记得我之前在经济部门工作时，当时有能源局，专门负责整体能源规划，不是只看最近10年或20年的需求，而是会制定非常清楚的远期计划。可是民进党执政之后，把能源政策逐渐变成一种 政治意识形态的标签，集中在“去核”与“发展绿能”这两个方向。但从结果来看，这两部分目标似乎全部失败。 台湾原来的绿能规划，是希望台湾的能源供应结构中，绿能发电占比能达到20%，但现在连6%都不到。原因是什么？关键在于电力发展需要土地资源，而台湾本身土地条件有限，因此在实际推进过程中，就会出现一些非常奇怪的现象。例如，为了建设发电设施，反而需要占用原有的森林和绿地。从概念上说，“绿电”本就是希望增加森林覆盖率，但现实中却出现了把森林砍掉用来发电的情况，这不是相互矛盾吗？ 至于风能发电，台湾的风力发电机因为陆地空间不足，大部分设置在海中。我当时也提出了一个问题：风力发电机本身属于高耸结构，容易受到极端天气影响，而台湾每年都有台风经过，这对风力发电机的稳定性与安全性构成了较高挑战。从工程适配性来看，台湾并不是非常理想的发展风力发电的地区。发展到目前，甚至还有数据造假的嫌疑，很多人质疑相关比例没有超过6%。 所以怎么办呢？就是火力发电，也就是目前温室气体排放量最高、污染最严重的一种发电方式。为了减少污染源，台湾使用了另一种化石燃料，也就是天然气——这是发电成本最高的能源之一，而且价格还在不断上涨。此外，天然气还面临储存的问题：台湾是独立电网，电网和能源网完全独立于大陆之外，无法通过天然气管线输送，只能依靠液化天然气储存槽来储存。但当台湾要兴建第三、第四座储存槽时，地方民众纷纷抱怨，导致工程难以推进。因此，台湾目前的天然气储存量仅够维持约两周，加之天然气价格持续攀升，所以我认为台湾能源面临两大问题，也就是储量少和成本高。 此外，台湾目前不能再增加用电量了，因为发电成本越来越高。台湾将来如果要建设AI算力中心，需要消耗大量的电力，投资者首要的考虑因素就是电力供应。台湾当局现在说电力供应充足，现在常有人提到备载电力，说台湾还有很高的备载容量，达到20%—30%。我并不相信这个数据，台湾的用电量现在已经快到临界点了，不能再增加了。台积电一个工厂所需的电力，可能就相当于一个中型城市的用电量，这是非常惊人的；更不必说AI算力中心，其用电量更是极其庞大。所以我认为，如果强行发展算力中心，台湾未来的电力会不够用。除了发电量，还有成本问题，大家试想一下，算力中心以盈利为目的，台湾的电力这么贵，那为什么要来台湾呢？所以我认为现在能源已经成为台湾发展AI的一大问题。 不过刚刚大千提到黄仁勋的策略，确实让我们豁然开朗。DeepSeek刚推出的时候，英伟达的股价跌了17%。一个产品就能让股价跌17%，可见市场对黄仁勋的产品还是相当了解的。因为DeepSeek走的是另一种运算路径，不需要依赖庞大的算力。而DeepSeek V4的推出，我觉得又让黄仁勋坐不住了，因为DeepSeek用的基本是华为的昇腾系列芯片，其在测试阶段就采用了中国国产芯片，完全排除了英伟达。大家想想，英伟达生产这么多AI硬件，目的不就是给大模型使用吗？如果大模型都不用英伟达的芯片，那它还有什么前途？所以我认为，中国大陆这次DeepSeek V4的推出，其实不只是大模型的突破，更意味着算力层面，也就是AI芯片的突破。 这一情况美国媒体没怎么报道，韩国媒体就公然表示，认为DeepSeek V4的推出，需要留意两家厂商，就是韩国的三星和台湾的台积电。大家都知道，英伟达和台湾的关系密切：它从一开始销售芯片，所有芯片都是由台积电代工生产的。一旦英伟达的芯片卖不出去，就意味着台积电少了一个重要客户。所以这次DeepSeek V4的推出，我认为对台湾而言是相当大的冲击，对芯片代工行业来说也是一个非常大的警示。 台积电在台湾新竹的工厂 路透社 大陆在多年的追赶之下，产生了一大批以DeepSeek为代表的大模型。我最近看到一个数据，ChatGPT的使用成本是DeepSeek的14倍，所以后者的使用率非常高。使用率一旦提升，再加上它所依赖的算力芯片在中国大陆实现自制，那就已经告诉全世界，中国大陆在 AI 领域已经全方位实现自给自足了。换言之，在相关技术线上，中国大陆可能不再依赖英伟达，也不再依赖台积电了。 所以再继续发展下去的话，我认为整体趋势就是中国大陆在软件和硬件方面都能形成明显优势。这些优势，一是成本优势；二是能源优势，中国大陆的供电量是美国的两倍；三是持续不断的创新能力与超大规模的研发投入。因此，长期来看，不只是英伟达会受到冲击，台湾整个芯片代工制造业，以及相关上下游产业链，可能都会面临比较大的结构性压力。 两岸在AI领域可以结构性互补 王浅秋：黄仁勋非常擅长营销，是一位销售高手，同时也具备很强的随机应变能力。例如，当大陆市场路径受阻时，他能够立刻做出改变；当有类似于OpenClaw这样的新产品出现时，他也能立刻把它们兼容进来，使之成为自身生产线的一环。 回到两岸议题，在大国博弈的背景下，中美领导人在五月举行会晤，其中多项关键议题涉及“算力即国力”。中美之间的竞争与合作关系，与AI的核心发展息息相关，可见AI绝对是关键。在这样的博弈中，台湾地区可能更容易卷入中美AI竞争的旋涡中，从而失去发展AI产业的最好时机，甚至成为一个筹码。观察两岸之间的产业链，在过去的半导体与硬件主导阶段，台商与大陆之间的合作是一个长期的供应链，但此时真的是一个非常举步维艰却又很关键的转折点。 在当前中美博弈与合作并存的结构下，两岸产业链是否存在进一步延展的空间？信强教授您认为，怎样的模式才是对两岸都好的最佳发展方向？ 信强：我们常说当下正处于人工智能的新时代，它既带来了巨大的发展可能性，也伴随着不确定性与不可预测性，这让人类时刻保持着警惕。因此，我们也常听到不少人在提醒：当前全球人工智能产业，尤其是其股价等方面，是否存在较大的泡沫成分？不过，无论如何，人工智能将给产业格局和国家实力，以及经济、 政治、军事等各个领域带来颠覆性变化，这一点是公认的，也是毫无疑问的。 我认为，两岸之间在这一领域其实存在着诸多合作机会。人工智能的发展，第一取决于数据，第二取决于算法，第三则是算力。事实上，即便与美国相比，中国大陆在数据领域也至少能与其分庭抗礼。我们不仅拥有更为庞大的数据量，对数据的分析自由度与宽容度也高于美国。数据是人工智能发展的“原料”，通过算法这一核心环节进行处理。当前算法领域美国虽占据明显优势，但中国大陆正奋起直追。值得注意的是，美国多采用闭源模式，而中国则以开源为主，这也正是DeepSeek横空出世后，能立刻对美国AI巨头造成巨大冲击的原因。DeepSeek直接消解了这些巨头的盈利能力，一旦失去盈利与资金回馈能力，这些巨头便难以投入足够资金开展下一步科研与研发，这背后正是开源模式打破闭源闭环的效应在发挥作用。 第三个领域是算力，目前美国在这方面确实仍占据明显优势，关键在于其掌握着高端芯片的核心控制权。尽管美国本土没有高端芯片制造业，但三星、台积电的产能实际上都在美国的掌控范围内，这一点大家心知肚明。台积电究竟是“台积电”还是“美积电”？想必很多人心中已有答案，三星的情况也类似。所以我认为，如果两岸能在数据共享、数据分析及算法开发等方面展开合作，无疑是最佳选择。大陆在这些领域相对于台湾具有显著优势，能够为台湾提供有力的支持与推动；而在算力尤其是高端芯片领域，台湾则能为大陆提供重要助力，毕竟高端芯片正是当前大陆AI产业发展的最大短板与软肋。 不过换个角度看，除了算法、算力、数据这些技术层面的要素，更关键的其实是应用场景的拓展。这方面中国大陆可以说是傲视全球，就连美国也无法与之相抗衡。一方面，中国大陆依托着完整且庞大的产业链；另一方面，中国大陆拥有巨大的市场规模。此外，刚才几位嘉宾也提到了电力，无论是新能源发展、全国电网建设，还是特高压输变电技术，中国大陆在这些领域都是全球独步的。电力作为最基础的基础设施，大陆在这方面的优势十分显著。同时，在机器人、具身智能等人工智能应用领域，大陆也走在世界前列。相比之下，台湾在这些方面的差距恐怕更大，甚至美国在部分领域也与中国大陆存在差距。 检修人员对1000千伏特高压淮芜线开展跨长江检修。 新华社 所以两岸在人工智能产业的未来发展，尤其是应用领域，其实存在巨大的互补性与兼容性，而且这种互补性是结构性的。由于两岸之间的差异与互补格局难以在短期内改变或颠覆，因此具备长期稳定的合作基础。我认为，如果台湾地区领导人能顺应民意，真正聚焦台湾自身产业发展，逐步消减对大陆的敌意，推动两岸紧张局势降级，让两岸真正携手合作，那么在人工智能产业领域，两岸必将拥有广阔的发展空间与合作可能。 此外还需注意，当前人工智能产业仍处于“有头无身”的阶段，技术落地与实际应用环节相对薄弱；但另一方面，人工智能技术具有极强的渗透性，其应用能够深度融入所有传统产业领域，为传统产业转型注入新动能。而在这些方面，我们知道美国的制造业持续外流，工业规模不断萎缩。尽管特朗普多年来一直呼吁制造业回流美国，但实际收效甚微。反观中国大陆，早在2020年已成为全球第一大工业制造国，制造业总量相当于美国、日本、德国这第二至第四名的总和。事实上，目前中国大陆的制造业占比已进一步提升，至少达到全球制造业的30%。在传统产业领域，中国大陆的优势尤为显著，我们可以说这是全体系性的。 大陆的工业供应链与产业链，若能与台湾的传统产业、制造业，乃至延伸至农渔业等领域，实现更深度的结合，无论是构建两岸共同市场、打造融合的产业链，还是推动产业交融，对于台湾岛内未能从AI红利中获益的群体，甚至更广泛的民众而言，都将带来巨大的发展机遇，拥有无限的成长空间。 遗憾的是，当前两岸在安全与 政治领域的冰封状态，确实阻碍了经济、产业、贸易、科技等各方面合作的进一步推进。我衷心希望，未来台湾地区的领导人能够放下“反中”“抗中”“仇中”的执念，让两岸关系真正走上互惠互利、共同繁荣的正轨。

阅读全文
15
生物学诺贝尔奖得主官宣成为Anthropic的新员工
科技
Wenxuecity • Jun 20, 2026

生物学诺贝尔奖得主官宣成为Anthropic的新员工

博士毕业6个月直接领队AlphaFold，7年后拿下诺贝尔奖。今天，John Jumper官宣加入Anthropic。 诺贝尔奖得主，入职Anthropic了！ 今天，AlphaFold核心领导者John Jumper官宣：离开工作近9年的Google DeepMind，加入Anthropic。 用一个AI模型改写了整个结构生物学的诺奖得主，转身走了。 Hassabis很快回应：「感谢John在过去9年里非凡的伙伴关系！我们凭借AlphaFold取得的成就改变了世界。」 合作9年、共享诺奖，这大概是科技圈最体面的一次告别了。 而就在两天前，Transformer论文的传奇共一、Gemini联合负责人Noam Shazeer刚宣布离开Google，去了OpenAI。 不到72小时，谷歌连丢两张王牌。 一个花27亿美元买回来也没留住，一个9年感情也没留住。 博士毕业6个月，直接领队AlphaFold John Jumper在生命科学界，可以说就是「用AI改写整个学科」的代名词。 1985年，Jumper出生于阿肯色州小石城，一个普通的美国南方小城。 本科在Vanderbilt拿了数学和物理双学位，之后进入芝加哥大学一路读到博士，研究方向是理论化学。具体来说，就是用计算方法模拟蛋白质的动力学行为。 数学给他建模的直觉，物理给他对复杂系统的理解，理论化学让他比任何纯AI研究者都更懂蛋白质这个问题本身。 三个方向合在一起恰好是解蛋白质折叠问题最稀缺的知识组合。 2017年拿到博士学位后，Jumper直接就加入了DeepMind。 值得注意的是，彼时他几乎没有深度学习经验，简历上最突出的不是对神经网络的掌握，而是对蛋白质物理的理解。 但Hassabis看中的恰恰是这一点。 紧接着，他就做了一个谁都没想到的决定——让这个毕业仅6个月、连深度学习都要边干边学的年轻人，直接领导AlphaFold团队。 没有过渡期，没有「先做几年研究员攒攒资历」。 Hassabis赌的是，解蛋白质折叠这道题，懂蛋白质比懂AI更重要。而Jumper接下的，是整个计算生物学领域最大的一场豪赌。 一个人把生物学翻了1000倍 接下来几年发生的事，只能用「离谱」来形容—— 2018年，AlphaFold在蛋白质结构预测竞赛CASP上首次亮相，碾压传统方法。 2020年，AlphaFold 2横空出世，困扰生物学家50年的蛋白质折叠问题，被一个AI模型直接「解了」。 2021年，Jumper带队算出了几乎所有5万多种人类蛋白质的3D结构。并在最终实现了约100万个物种、近2亿种已知蛋白质结构的生成。 在AlphaFold之前，人类花了几十年，用X射线晶体学、冷冻电镜等实验手段，一共解出了大约20万个蛋白质结构。 Jumper的团队，一次性翻了1000倍。 毫不夸张地说，生物学家过去一百年没干完的活，AlphaFold几个月就干完了。 2024年5月，AlphaFold 3发布——不只预测蛋白质了，DNA、RNA、小分子药物之间的相互作用，全能算。蛋白质-配体对接准确率76.4%，比前代方法提升1.8倍。 5个月后的斯德哥尔摩，John Jumper和Demis Hassabis一起站上了诺贝尔化学奖的领奖台。 那一年Jumper 39岁，是70年来最年轻的化学诺奖得主。 从一个连深度学习都要现学的博士毕业生，到站在斯德哥尔摩的聚光灯下，他只用了7年。 至此，Hassabis当年那个赌注的回报率，怕是人类科学史上都排得上号。 所以今天他走，Google DeepMind的痛，不只是少了一个Director那么简单。 谷歌到底怎么了？ 消息炸开之后，X上的评论区直接沸腾了。 网友Chubby直呼：「这对Google来说是巨大的损失，对Anthropic来说简直是疯了！」 有网友感慨「Anthropic迎来了一位诺贝尔奖得主，人才正持续向OpenAI和Anthropic集中」，还有人直接喊出来：「先是Karpathy，现在又是AlphaFold背后的人，Anthropic这是在组AI复仇者联盟。」 Logan Kilpatrick开玩笑说期待Jumper「再拿一个诺贝尔奖」。语气是调侃，但仔细想想，还真不算夸张。 而震惊过后，所有人都在问同一个问题——谷歌到底怎么了？ Jumper没说，Anthropic没说，谷歌也没说。 或许，投资人Lior Alexander的一条评论，是目前最接近答案的—— 「前沿AI实验室在兜售一种Google给不了的东西：一个人就能改变公司轨迹的感觉。」 27亿美元买回来的人，也没留住 就在Jumper官宣的两天前，Noam Shazeer宣布离开谷歌，加入OpenAI，任「架构研究负责人」。 2017年那篇现代AI的奠基之作「Attention Is All You Need」，他是核心作者之一。多头注意力是他设计的，第一个跑赢SOTA的可用实现是他一行一行敲出来的。 而谷歌为了把他从Character.AI请回来，砸了27亿美元。 回来后Shazeer出任Gemini联合负责人，成了谷歌大模型反攻的头号功臣。 结果不到两年，又走了。隔了两天，Jumper也走了。 他们既不是第一个，也不会是最后一个。 过去8年，超过20位在里程碑论文上署名的顶级研究者陆续离开DeepMind/Brain。 2025年一年，至少11名高管离职。DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman本人，也在一轮6.5亿美元的acqui-hire中被微软挖走。 生命科学，AI三巨头的下一个战场 回到Anthropic这边。早在两个多月前，布局就已经开始了。 4月3日，Anthropic用4亿美元股票收购了生物科技公司Coefficient Bio。团队不到10人，但已经在AI驱动的抗体设计领域做出了业内顶尖的成果。 与此同时，Anthropic也在建自己的湿实验室，去年10月推出了帮助研究人员加速药物发现和生物实验设计的Claude for Life Sciences，今年1月又上线了面向医疗机构的Claude for Healthcare。 他们说，目标是把生命科学的研发周期压缩10倍。而现在，一个诺贝尔奖级别的蛋白质科学家来领这件事了。 事实上，不只是Anthropic在押注生命科学。 OpenAI今年4月发布了专门面向生物医学的推理模型GPT-Rosalind，主攻药物发现、基因组分析和蛋白质工程，已经和Amgen、Moderna、Thermo Fisher等头部药企达成合作。 OpenAI基金会更是直接表态：未来一年在生命科学方向的投入不低于10亿美元。加上刚刚挖来的Shazeer坐镇架构研究，OpenAI在这条赛道上同样来势凶猛。 而Google DeepMind这边，Hassabis旗下的Isomorphic Labs去年融了6亿美元，和礼来、诺华签下了总里程碑价值高达30亿美元的合作协议，AlphaFold的技术底座依然是行业标杆。 三家实验室，同时把筹码押向了同一个方向——用AI重写生命科学。 Jumper的选择，只是这场大棋的最新一步。

阅读全文
10
黄仁勋罕见聊成长史：9岁跟哥哥赴美 边工作边读书
科技
Wenxuecity • Jun 20, 2026

黄仁勋罕见聊成长史：9岁跟哥哥赴美 边工作边读书

如果时间回到 1993 年，很少有人会相信，一家只有几个人、押注图形计算的创业公司，未来会成为 AI 时代最重要的基础设施提供者。 更没人会想到，这家公司的创始人，曾是一个从中国台湾来到美国、在餐馆端盘子和洗厕所赚零花钱的移民少年。 30 多年后，黄仁勋和他一手创办的英伟达站上了全球科技产业的中心。从 GPU 到 AI，从游戏显卡到大模型训练，几乎每一次关键技术浪潮背后，都能看到 NVIDIA 的身影。 近日，在斯坦福大学胡佛研究所推出的访谈节目《Only in America》中，黄仁勋罕见将话题从 AI 和商业竞争拉回到自己的人生经历，讲述了移民美国后的成长故事、创业初期的艰难时刻，以及那些改变他命运的关键选择。  9 岁时，跟着哥哥两个人赴美 主持人：Jensen，谢谢你邀请我来到美丽的 NVIDIA 园区。我们认识很长时间了，也都与斯坦福有着一定的渊源。我想从那个 9 岁时来到美国的男孩说起。美国在很多方面都是一个宏大的移民故事，而你的故事非常独特。谈谈你刚到这里时的感受吧，那一定不容易。 黄仁勋：我出生在中国台湾。5 岁时，父亲到泰国工作，参与建设一家炼油厂，于是我们全家搬到了泰国，并在那里生活了大约四年。1973 年，泰国局势动荡，我的父母觉得那里已经不再安全。 那时，我哥哥 10 岁，我 9 岁。父母希望尽快把我们送出去，于是联系了住在华盛顿州塔科马的叔叔，请他暂时照顾我们。 我对美国的第一印象是：我以前从来没有在铺着地毯的房子里走过，第一次走在那样的环境中，感觉很奇特，就像穿着鞋走在床上一样。 接下来看到的一切都让我感到新鲜：早餐吃的谷物麦片、早晨播出的《赛车手》（Speed Racer）、下午的《帕特里奇家庭》（Partridge Family），还有各种各样的糖果和巧克力。一切都超出了我的想象，这个国家简直太神奇了。汽车、地毯，以及身边的一切，都让我觉得不可思议。 我们在塔科马住了大约三个月，之后父母把我们送到了肯塔基州奥奈达的一所寄宿学校。 那是当时美国学费最便宜、门槛也最友好的学校之一，而我父母的积蓄十分有限。那是一所很棒的学校，接收来自各种背景的学生，其中很多孩子家境困难，也有一些国际学生。我在肯塔基州奥奈达生活了大约两年。 主持人：在这之前我从未听说过肯塔基州的奥奈达。 黄仁勋：如果你去 Google 地图上搜索那个地方，会发现周围几乎什么都没有，只是地图上的一个小点。当时那里的人口大约只有 600 人。 对于两个独自在异国他乡生活的孩子来说，那段日子既艰难又让人害怕。但我哥哥非常勇敢，而我一直跟在他身后。 试想一下，一个 10 岁的孩子带着自己 9 岁的弟弟，从泰国出发，来到一个从未踏足过的国家。他们先降落在塔科马，随后又前往肯塔基，中途还要在芝加哥机场转机。芝加哥机场大得惊人，而我们必须自己找到下一趟航班的登机口。 现在回想起来，我哥哥真的非常了不起。他几乎独自完成了这一切。 主持人：这听起来风险很大，但你的父母觉得留在原地风险更大。当时人们对你们友好吗？ 黄仁勋：那是 1973 年的肯塔基，当地依然存在不少偏见。学校里的人从未见过中国孩子，我哥哥和我是那里仅有的两个。当然，我们会遭遇偏见，也会面对作为外来者进入一个从未见过你这样的人群的小镇时所遇到的种种挑战。 但孩子终究是孩子。对当时的我们来说，美国依然令人惊叹。我参加了游泳队，也加入了足球队。那里的食物同样让人觉得新鲜有趣——香肠肉汁，谁会不喜欢呢？还有汉堡包。 游泳比赛结束后，教练带我们去了世界上最神奇的一家餐厅。食物装在盒子里，菜单闪闪发亮，整个餐厅看起来就像一艘宇宙飞船。那就是麦当劳。 移民通常没有太高的物质期待，却怀揣着巨大的梦想。你会对自己拥有的一切心怀感激，那种对奇迹的感受和由衷的感恩都非常真切。 后来，我的父母也来到了美国。他们变卖了全部家产，只带着几个行李箱来到这里。母亲在一所天主教学校做女佣，父亲则是一名工程师。他们努力工作、拼命攒钱，只为给孩子创造更好的生活。 我记得父亲买过一辆绿色的小货车，车里甚至没有座位。他在后面铺上地毯，又放了几个牛奶箱。全家人就这样坐在车里，从俄勒冈州一路开到洛杉矶，去看迪士尼乐园。那也是我们全家唯一一次一起度假。 “AMD 赞助了我” 主持人：你是如何进入大学，然后去斯坦福，以及在 Denny's 工作的那段经历是什么样的？ 黄仁勋：我大概是 Denny’s 餐厅最好的品牌大使了，我特别喜欢那里。那时候，我从没想过自己能负担得起去外地上大学，所以原本打算留在俄勒冈州。 我一直很喜欢数学和科学。在高中时，如果你热爱数学和科学，身边通常也就会有两三个志同道合的朋友。我也有几个不错的朋友，我们一起成立了数学俱乐部、科学俱乐部和计算机俱乐部。每次活动结束后，大家就跑去打街机游戏、打乒乓球。 我的好朋友 Dean 选择去了俄勒冈州立大学，而我的父母和哥哥也都在那里，所以我后来也去了。那所学校的工程专业非常出色，不过这纯属机缘巧合。 也是在那里，我遇见了 Lori。她是班里仅有的三个女生之一，而整个班有 250 个男生。我是学校里年龄最小的学生，当时只有 16 岁，Lori 比我大一岁半。 我非常有“策略”地让自己进入了她所在的实验小组，一下子把竞争对手从 250 人缩减到了 3 人。后来，我用了那句经典的搭讪词：“想看看我的作业吗？” 就这样，我们一直走到了今天。 主持人：后来你是怎么去斯坦福的？ 黄仁勋：我一直想去顶尖大学读研，但从来没觉得自己能负担得起。 大学毕业后，硅谷的招聘人员来到俄勒冈招人，我接受了 AMD 的工作机会。事实证明，那是一个非常正确的决定。工作本身很有意思，同事们也都非常优秀。 AMD 当时有一个项目：只要你被斯坦福录取，公司就会承担全部学费，而且继续给你发工资。对我来说，这简直就是梦想成真。我一边在 AMD 工作，拿着不错的薪水，一边由公司资助去斯坦福读书。 在斯坦福的那段时间，我的生活也逐渐步入正轨。我和 Lori 结婚了，有了孩子，还创办了 NVIDIA。 现在回头看，在学校读书的时候，你有时会觉得学到的东西太偏学术，不太确定以后到底有什么用。但当你一边工作、一边学习时，情况就完全不同了。尤其是在斯坦福，我能够非常清楚地看到课堂上学到的原理，是如何直接应用到工作中的。 我的家庭、孩子、公司、在斯坦福的学习，以及在 AMD 的工作，全都同时发生在那段时期。所有事情交织在一起，仿佛被放进了一个巨大的“大熔炉”里。 主持人：人们常说硅谷是一个生态系统，但你用的“大熔炉”这个词很贴切。斯坦福对你意味着什么？ 黄仁勋：它完全塑造了我对计算机科学及其对产业影响的看法。那种技术、应用、基础科学与计算机科学战略之间的交叉，在那段时间深深印刻在我的脑海中。 NVIDIA 的诞生：通用计算不可能是唯一的计算方式 主持人：聊聊 NVIDIA 创立时的故事吧。创业初期的经历总是特别吸引人，因为那意味着你要承担巨大的风险，而当时谁也不知道最后会不会成功。 那么，在最开始的时候，是什么让你产生了“也许我们发现了一件了不起的事情”的感觉？那个点燃一切的灵感火花，究竟来自哪里？ 黄仁勋：当时正处于个人电脑革命的早期阶段，也是摩尔定律和 CPU 时代刚刚起步的时候。整个硅谷几乎都围绕着 CPU、通用计算和 PC 在运转。 我和我的两位联合创始人 Chris 和 Curtis 一直在思考两个问题。 第一个问题是：所有真正重要的应用，难道都只能运行在 CPU 上吗？ 我们觉得并不是这样。有很多极其复杂的问题，比如实时图形处理——那在当时几乎是计算机科学里最难的问题之一——还有物理模拟等任务，传统 CPU 架构并不是最理想的解决方案。 第二个问题是：我们能不能创造一种工具来增强 CPU，把那些不适合通用计算的工作交给它来完成？ 就像家里不会只有一把万能工具一样，厨房有厨房的工具，车库有车库的工具。我们相信，计算机世界同样需要一种全新的工具，一种能够把普通计算机变成超级计算机的工具。 但困难很快就出现了：如果你发明了一种能让应用运行得更快的新架构，就需要开发者愿意为它开发软件；有了开发者，用户数量才会增长；用户增长后，销量才会上升；销量上升，又会吸引更多开发者加入。这本质上是一个正向循环。 可问题是，在此前几十年里，几乎所有应用都是围绕 CPU 构建的。你怎么说服开发者去拥抱一种全新的架构？这几乎是一个典型的“先有鸡还是先有蛋”的问题，而且非常难解。 后来，我们找到了第一个切入点——3D 图形。 但当时的 3D 图形市场其实很小。摆在我们面前的新问题是：如何找到一个既迫切需要这种新架构，又拥有足够大市场规模、能够推动它普及的应用场景？ 最终，我们把目标锁定在电子游戏上。 现在回头看，我当时的商业计划书在很多人眼里几乎是不可能拿到融资的。因为里面充满了各种“先有鸡还是先有蛋”的难题。很多投资人都觉得，这件事根本做不成。 但这恰恰也是硅谷最迷人的地方。 最终，红杉资本、萨特山创投（Sutter Hill Ventures）决定投资我们。也正因为如此，我们得以聚集起世界上最聪明的一批计算机科学家。 从一开始，我们就坚持一个非常朴素的信念：通用计算不可能是唯一的计算方式。 这个世界上还有很多极具价值的问题，需要用全新的计算架构去解决。我们最初从图形处理开始，随后又扩展到地震数据处理、CT 图像重建、超声波处理、分子动力学模拟等领域。 后来有一天，几位研究人员——斯坦福大学的 Andrew Ng（吴恩达）、多伦多大学的 Geoffrey Hinton，以及纽约大学的 Yann LeCun——都在试图攻克同一个问题：深度学习。 他们发现，我们的架构与这个领域天然契合。 我很快意识到，这可能是一个 NVIDIA 能够做出巨大贡献的方向。随着我们的持续投入，计算机视觉取得了前所未有的突破。 而这也促使我们开始思考更深层的问题：为什么它会奏效？它还能做些什么？它最终能发展到什么程度？又会给整个工业界带来怎样的影响？ 我们不断拆解这些问题，从第一原理出发，一步一步重新定义 NVIDIA 在这个世界中的位置。 这个过程需要推理，需要愿景，需要战略，也需要纪律、耐心和信念。 但归根结底，最重要的是韧性。在外界真正开始关注我们之前，我们已经在这个方向上默默耕耘了整整十年。没有外部激励，也没有多少正面反馈。很多时候，你只能依靠内心的信念，坚持相信自己正在走的方向是正确的。 AI 与未来 主持人：你是一个“谨慎的乐观主义者”。请解释一下这个词。 黄仁勋：智能是社会、工业和我们所从事的一切工作的基石。其核心成分就是智能。我们需要谨慎，是为了确保技术的进步是可控的，确保它能像承诺的那样工作。功能性的东西才是安全的。我希望我的车能像承诺的那样行驶，AI 也必须如此。 目前的一个挑战是定义“什么是 AI”。我把它看作一个五层蛋糕，我们必须在每一层都取得胜利： 能源层：电力、土地和热量。 芯片层：这是我所在的领域。 基础设施层：类似云服务。 AI 模型层：这是目前大众讨论最多的层。 应用层：这是对国家最重要的层。 将 AI 应用于医疗、军事、国防、网络安全、交通和制造业。虽然美国目前在各层都处于领先地位，但在技术转折点上，领导地位是可能发生变化的。我们的政策不应阻碍应用层的发展，因为谁能最好地利用这一层，谁就能最大程度地发挥这场工业革命的价值。

阅读全文
9
暂无图片
科技
Wenxuecity • Jun 20, 2026

大势已去？专家揭ChatGPT已经快要杀死这个产业

随着人们愈来愈求助于人工智能（AI）聊天机器人，来回答生活上的各种疑难杂症，生成式AI正扼杀一整个产业：自助（self-help）书出版业。 自助书大师费里斯上周发表部落格文章，预测2026年他的自助书销量将比2022年陡降80%。为何与2022年相比？因为那是OpenAI聊天机器人ChatGPT横空出世的那年。费里斯文章附带的图表显示，2023年，他出版的自助书销量小幅下滑，但2024年起降幅愈来愈深。 为证明这不只是个案，费里斯还引用《出版者周刊》的数据，显示今年第1季自助书销售较2025年同期锐减26.5%，由此可见对这种文类而言已形成普遍的趋势。 不过，英国企鹅生活出版公司（Penguin Life）主管莱特认为，就此断定生成式AI杀死自助书产业，可能失之武断。出版经验丰富的她说，非小说类书籍“总是会经历景气荣枯循环，有时销量升高，大家就会嚷着：‘没人对小说感兴趣了，他们想要解答。’然后，罗曼史销量扶摇直上，那又表示人人都想逃避现实。” 尼尔森IQ对英国自助书销量的市场调查发现，尽管销量已从2022年巅峰下滑，仍远高于2015年的水准。 莱特认为，有一种自助书“或许大势已去”，就是那种“列出五大重点的处方书，提供能轻易概述要点的资讯”。她说：“若是用一段话就能概括，这种书又何必买？” 她认为，生成式AI不会消灭所有的自助书，读者仍会寻找、购买具备三种特色的书：书里的研究走在时代尖端、内含丰富的专业知识，以及文笔卓越者。 而且，只要人类对生活仍有不安全感，仍有社会比较动机，教人如何自我成长的书籍就有市场。更何况，自我提升的建议会随时代重新包装。而提供自助建议的作者，也会找到新方法，利用读者的弱点赚钱，比方说，转而发行教练应用程序（coaching app）。

阅读全文
29
暂无图片
科技
Wenxuecity • Jun 20, 2026

iPhone 相机键被嫌难用 传苹果秋季新机将改版

苹果传出将在今年秋季推出 iPhone 18 系列，其中除了全新的折叠机款“iPhone Ultra”，主力机型 iPhone 18 Pro 与 iPhone 18 Pro Max 也被爆料将有 6 项重点更新，包括更小的动态岛、全新外观配色、2 奈米 A20 Pro 芯片、可变光圈主镜头、更大电池，以及苹果自研 C2 5G 调制解调器。 9TO5 Mac报导，今年秋季的 iPhone 18 系列将带来全新的折叠机款“iPhone Ultra”，但最受欢迎的机型无疑仍会是 iPhone 18 Pro 与 iPhone 18 Pro Max。 根据目前传闻，iPhone 18 Pro 系列预计会延续今年机型的基本尺寸与设计，不过仍有几项改变会让外观更有新鲜感，包括更小的动态岛、背面外观更统一，以及全新配色选项。 由于 Face ID 零件将移到萤幕下方，动态岛预计会变得更小，让萤幕开孔缩到近年来最小。 效能方面，iPhone 18 Pro 预计搭载 A20 Pro 芯片，这将是苹果首款采用 2 奈米制程打造的芯片，并使用 WMCM（晶圆级多芯片模组）封装技术。这两项升级预期会带来比 A19 Pro 更明显的效能与能效提升，也让 iPhone 18 Pro 在 AI 任务表现上更突出。 相机则是另一个重点。 iPhone 18 Pro 传出将搭载可变光圈主相机，让使用者能更精准控制照片景深。 例如想让主体从背景中突出时，可以使用较浅景深；想保留背景辨识度时，可使用中等景深；若希望整个画面都清楚对焦，则能使用较深景深。苹果也传出将推出光圈更大的望远相机，以及更多偏向专业用户的相机 App 功能。 此外，iPhone 16 首度登场的相机控制键，也可能在 iPhone 18 系列迎来调整。 这颗按键原本支援触控手势，可控制变焦、曝光、色调等功能，但不少使用者认为操作太复杂，也不够直觉。苹果据传将移除部分触控感应元件，让功能更简化，使用起来更容易上手。 续航方面，iPhone 18 Pro 与 iPhone 18 Pro Max 预计会比前代搭载略大的电池。不过，更明显的电池续航提升，可能来自 A20 Pro 的 2 奈米制程，以及苹果自研 C2 行动通讯调制解调器。报导指出，从高通 5G 调制解调器转向苹果自家 C2 调制解调器，也有望带来能效改善。 9TO5 Mac指出，iPhone 18 Pro 与 Pro Max 目前仍有不少细节尚未定案，包括价格，而价格也可能大幅上涨。不过就目前传闻来看，这两款 Pro 机型主打的仍会是使用者最在意的升级：更强效能、更长续航、小幅修正的外观设计，以及相机功能进化。

阅读全文
9
暂无图片
科技
Wenxuecity • Jun 20, 2026

培养自主公民 法国高一学生2027年起每周上AI课

Nous ne pouvons pas laisser une génération entière découvrir l’intelligence artificielle sans lui donner les clés pour la comprendre, et donc la maîtriser. À partir de la rentrée 2027 et sous l'impulsion du Ministre Edouard Geffray, tous les élèves de seconde bénéficieront d’un… — Sébastien Lecornu (@SebLecornu) June 19, 2026 法国总理勒克努（Sébastien Lecornu）宣布，自2027学年起，高一学生每周要上1小时的人工智能（AI）课程，“学校必须让年轻人为迎向未来世界做好准备”。 这堂AI课将纳入数位科学和技术课程。勒克努表示，教学内容包括模型运作、应用、伦理、数位主权，以及面对操控和假讯息的批判性思维。 勒克努在社群平台X发文说：“我们不能让一整代人接触AI，却不给他们理解AI、掌控AI的钥匙…实施AI培训和减少看萤幕的时间是基于同一目标，将学生培养成自由、自主的公民。这是实现集体主权的前提。” 在总统马克宏（Emmanuel Macron）全力支持下，政府正推动立法禁止15岁以下青少年使用社群平台，以保护青少年身心健康。马克宏本周稍早说，预计国会将于7月15日之前表决，希望在9月新学年开始时生效。 若法律顺利通过并实施，15岁以下青少年将无法在TikTok、Snapchat、Instagram等社群媒体平台上建立账号；马克宏还说，15岁以下青少年的既有账号也将陆续被关闭。 勒克努本周稍早也宣布新增6.55亿欧元投资AI发展，并敦促各部会善用AI工具以节省时间、预算并提升公共服务品质。 法国政府正强化数位主权，包括近日宣布法国国内安全总局（DGSI）决定舍弃与美国资料分析公司帕兰泰尔（Palantir）的合约，改采本土企业ChapsVision的服务。

阅读全文
30
【活力中国调研行】北京：一条连廊 连起产学研
科技
CCTV Chinese • Jun 19, 2026

【活力中国调研行】北京：一条连廊 连起产学研

　　央视网消息（新闻联播）：北京拥有丰富的教育、科技、人才资源，如何将这种创新优势更好地转化为产业优势？来看记者在北京的调研。　　自主给植物浇水、施肥的AI智能体，既会包粽子、做早餐，又会打螺丝的机器人。在北京中关村AI北纬社区，一群活力满满的年轻人正在将100多个“人工智能+”的想法变为现实。陈凯也是其中之一。让记者没有想到的是，他既是这家企业的创始人，也是北京中关村学院的导师。而企业的技术人员近一半是他的学生。他告诉记者，活力不光来自AI北纬社区，还来自这条连廊的另一端。　　一头牵着产业，一头连着学校的不只是能看得见的这条连廊。作为新型教育科研机构，北京中关村学院由教育部和北京市共同设立，学生全部从北京大学等31所共建高校的博士生中选拔，专门培养人工智能与交叉学科领域的领军型人才。学生的入学要经过一场特殊的遴选，12小时内，做出一个AI创新项目，重点发掘具备动手解决真实问题能力的学生。　　学院的课程也紧跟产业一线，内容得是过去3—6个月的最新知识。采访中，记者碰上了一堂AI共创课，老师就是来自一家科技企业。　　学院还鼓励老师、学生当企业家，不仅有经费支持，还有“产学研创投”的辅导，打通产业需求到技术攻关、人才培养到企业孵化、科研成果到市场应用的转化链条。　　眼下，北京不仅在前沿领域布局10家这样的新型研发机构，还支持科技领军企业牵头建设36家创新联合体，并实施全技术链产业实训、校企双导师联合指导等一系列创新举措，一体推进教育科技人才发展，推动科技创新与产业创新加速融通。

阅读全文
44
人工智能：欧洲试图摆脱美国阴影
科技
Lahoo.ca News • Jun 19, 2026

人工智能：欧洲试图摆脱美国阴影

人工智能：欧洲试图摆脱美国阴影2026-06-20 |作者：小乐 | 来源：加拿大乐活网欧洲科技美国分享：#AI技术发展#全球AI市场#德国AI战略#德法AI合作#数字主权#欧洲人工智能【加拿大乐活网LAHOO.CA 综合讯】美国企业目前主导全球人工智能（AI）市场，欧洲国家正积极寻求突破这一格局。德国与法国携手合作，启动联合人工智能项目，旨在提升欧洲在这一关键领域的自主能力。120亿欧元估值的企业能否带动整个生态？这一努力引发广泛关注。 获取先进人工智能模型不仅关乎经济自主权，更涉及国家内部与外部安全。2026年6月13日，美国人工智能公司Anthropic根据美国政府命令，出于国家安全考虑，禁止所有外国用户使用其顶级模型“Fable 5”和“Mythos 5”。这两款模型特别擅长发现软件安全漏洞，此事件再次凸显技术依赖的风险。 德国联邦内政部长多布林特（Alexander Dobrindt）强调，德国必须尽快缩小在人工智能领域的差距。在当前形势下，德国需积极参与塑造技术创新，否则“很快就可能成为受害者”。 德法启动联合布局 德国人工智能研究中心（DFKI）表示，德法双方已就合作达成协议。6月18日，DFKI与法国国家信息与自动化研究所（Inria）签署协议，成立德法人工智能中心。德国科研部长贝尔（Dorothee Bär）和法国科研部长巴蒂斯特（Philippe Baptiste）出席签约仪式。 DFKI发言人舍珀斯（Andreas Schepers）透露，今年7月起，双方将在德国和法国分别设立办公室，并计划于第四季度启动项目工厂（Project Factory）的正式运营。 欧洲努力建设“数字主权” 法国人工智能企业Mistral AI已成为欧洲AI发展的重要力量。该公司在欧洲大型语言模型领域领先，按照欧洲标准属于重量级企业。彭博社2025年9月报道称，Mistral AI获得20亿欧元融资，估值达120亿欧元。此前，荷兰半导体光刻设备巨头ASML已收购其11%的股份。 德国数字行业协会（Bitkom）首席执行官罗勒德（Bernhard Rohleder）指出：“欧洲必须发展自身具有竞争力的人工智能产品，才能保持竞争力和行动能力。”他解释，实现数字主权意味着在关键技术领域拥有实质自主能力，并能自主决定技术来源。 德国政府今年2月11日决定落实《欧盟人工智能法案》（AI Act）。德国数字化部长维尔德贝格（Karsten Wildberger）表示，将建立“精简的人工智能监管体系，充分兼顾企业需求”，推动AI安全应用并增强企业增长与创新能力。 德国企业也在发力 除Mistral AI外，德国同样拥有多家高度创新企业，如Black Forest Labs、Langdock、Codesphere、Aleph Alpha、Noxtua和Neura Robotics。罗勒德表示，德国企业正开发用于机器数据、表格数据的基础模型，以及医疗、教育等领域的行业应用模型。 120亿欧元够不够？ 建立新AI生态需要时间、合作意愿和资金。罗勒德认为：“120亿欧元能够做很多事情。”但他强调，资金并非唯一因素。更重要的是吸引优秀人才、优化发展环境、减少监管负担，以及政府作为“首批客户”支持新技术应用和规模化发展。 DFKI公共事务负责人库恩（Lennart Kuhn）指出，AI模型竞争力不仅取决于估值，更在于数据主权、监管合规性、透明度和基础设施掌控。欧洲企业在此方面有机会建立优势。 欧洲仍有追赶机会 DFKI认为，欧洲要成为美国之外的重要选择，需满足四个条件：大幅增加成长资本投入；大规模投资自主可控的数据中心、能源供应和芯片基础设施；建设更统一、碎片化更低的欧洲单一市场；以及推动企业和公共机构更多采用本土AI解决方案。 罗勒德表示，如果包括德法合作在内的欧洲AI企业成功壮大，“欧洲人工智能企业完全有能力，也必须成为全球人工智能巨头之外的重要替代选择。” 欧洲的数字主权之路虽面临挑战，但德法合作等举措正展现出追赶决心。未来发展值得持续关注。 阅读 88未经允许不得转载：加拿大乐活网 »人工智能：欧洲试图摆脱美国阴影分享：

阅读全文
9
7 8 9 10